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Glama
flaviagaia

rancher-mcp-server

by flaviagaia

Rancher MCP Server

Servidor MCP (Model Context Protocol) que expõe clusters gerenciados pelo Rancher como ferramentas para assistentes de IA. Na prática: um copiloto de SRE. Você pergunta "por que o serviço de inferência está reiniciando?" e o assistente inspeciona clusters, workloads, pods, logs e eventos para responder.

MCP server that exposes Rancher-managed clusters as tools for AI assistants, turning Claude into an SRE copilot.

Ferramentas

Tool

Descrição

Modo

list_clusters

Clusters com estado, versão e capacidade

leitura

list_nodes

Nós com papéis, estado e recursos

leitura

list_projects

Projetos Rancher de um cluster

leitura

list_workloads

Workloads de um projeto

leitura

list_pods

Pods, com filtro only_unhealthy (CrashLoop, Pending, +3 restarts)

leitura

get_pod_logs

Últimas N linhas de log (inclui container anterior com previous=True)

leitura

get_events

Eventos recentes do cluster (Warnings por padrão)

leitura

diagnose_workload

Diagnóstico em uma chamada: estado + pods doentes + eventos

leitura

scale_workload

Escala um workload

escrita (gated)

redeploy_workload

Redeploy rolling

escrita (gated)

Related MCP server: Kubernetes MCP Server

Segurança

  • Somente leitura por padrão. scale_workload e redeploy_workload só funcionam com RANCHER_MCP_ALLOW_WRITE=true.

  • Escala limitada por RANCHER_MCP_MAX_REPLICAS (padrão 20), evitando um "scale to 5000" acidental.

  • Credenciais apenas via variáveis de ambiente. Nada de token em arquivo de configuração ou código.

  • Respostas resumidas: as tools devolvem os campos que um SRE precisa, não o payload bruto da API.

Instalação

git clone https://github.com/flaviagaia/rancher-mcp-server.git
cd rancher-mcp-server
pip install -e .

Crie um token de API no Rancher (avatar > Account & API Keys > Create API Key; prefira escopo por cluster) e exporte:

export RANCHER_URL="https://rancher.example.com"
export RANCHER_TOKEN="token-xxxxx:yyyyyyyyyyyy"
# opcional:
# export RANCHER_MCP_ALLOW_WRITE=true
# export RANCHER_MCP_MAX_REPLICAS=10
# export RANCHER_VERIFY_TLS=false   # apenas para labs com certificado self-signed

Uso com Claude

Claude Code / Cowork:

claude mcp add rancher --env RANCHER_URL=$RANCHER_URL --env RANCHER_TOKEN=$RANCHER_TOKEN -- rancher-mcp-server

Claude Desktop (claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "rancher": {
      "command": "rancher-mcp-server",
      "env": {
        "RANCHER_URL": "https://rancher.example.com",
        "RANCHER_TOKEN": "token-xxxxx:yyyyyyyyyyyy"
      }
    }
  }
}

Exemplos de conversa:

  • "Liste meus clusters e me diga se algum está degradado."

  • "Quais pods estão em crash loop no projeto Default?"

  • "Diagnostique o workload deployment:ml-serving:inference-api e me mostre os logs do container que caiu."

Sem um Rancher à mão?

Suba um em um container para testar:

docker run -d --name rancher --privileged -p 8443:443 rancher/rancher:latest
# depois: export RANCHER_URL=https://localhost:8443 e RANCHER_VERIFY_TLS=false

Testes

pip install -e ".[dev]"
pytest

Os testes usam um cliente mockado; não precisam de um Rancher real.

Roadmap

  • Métricas de uso (CPU/memória por workload) para sugestões de rightsizing

  • Suporte a Fleet (GitOps) e Rancher apps

  • Tool de comparação de estado entre clusters (staging vs prod)

Licença

MIT. Feita com carinho por Flávia Gaia.

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/flaviagaia/rancher-mcp-server'

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